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发布时间：2021-12-03
蛇形分布时，每个分库中都有所有年份的数据，几乎每个查询都会涉及到所有分库的数据，Big River时间序列化数据库，不能只挑出某些分库来执行运算，这和前面说的分表方案的优化原理并不一样了。我们需要在分库中继续做分表，查询确实会涉及所有分库，但只涉及分库中的某些分表，这样仍然可以有效的减少查询范围，同时利用分库并行的优势。
时序数据库第四阶段
第四阶段也是 DolphinDB 目前的阶段，主要是提供对多模数据库的支持。DolphinDB 希望在时序数据存储引擎基础上，提供多个存储引擎。这是由于 DolphinDB 在开拓市场的过程中，Big River时间序列化数据库案例，发现众多企业需要开发数据中台，集成时序数据、业务数据、半结构化数据等多种类型的数据，因此需要多模数据库引擎。
时序数据库行业预测
当下，Big River时间序列化数据库多少钱，DolphinDB 的“流批一体”方案已经在金融行业进行了大规模落地，可以将量化回测开发的大量因子用在流数据场景中，Big River时间序列化数据库解决方案，只需要很低的就可以把这些因子计算出来，这也是金融领域非常高频的应用场景。未来 3 到 5 年将会是分布式时序数据库的爆发期除了金融、物联网等领域的用户对分布式时序数据库的需求激增，政策也为整个行业带来了巨大的机遇，这也是促使周小华毅然放弃海外的工作回到国内创业的原因之一。“如果没有合适的应用场景，技术将没有用武之地。中国拥有大量的金融机构，也是制造业大国，存在着大量的应用场景。伴随着中美之间的科技竞争，整个社会的数字化转型步伐加快，这是一个非常好的机会。风险投资同样对基础软件非常看好。我认为时序数据库当下处在好的发展时代。未来 3 到 5 年，有可能在金融、物联网等领域迎来爆发性的发展”。
